MODULATION PLASTIQUE DES RÉSEAUX À L'ÉTAT DE REPOS DU SYNDROME DE STRESS POST-TRAUMATIQUE PAR NEUROFEEDBACK EEG

MODULATION PLASTIQUE DES RÉSEAUX À L'ÉTAT DE
REPOS DU SYNDROME DE STRESS POST-TRAUMATIQUE
PAR NEUROFEEDBACK EEG
Rosemarie C. Kluetsch, MSc 1,* , Tomas Ros, PhD 2,* , Jean Théberge, PhD 3 , Paul A.
Frewen, PhD 4 , Vince D. Calhoun, PhD 5 , Christian Schmahl, MD 1 , Rakesh Jetly, MD 6 ,
and Ruth A. Lanius, MD, PhD 4

                            RÉSUMÉ

                            Objectif

                             Il a été démontré que l’entraînement de neurofeedback basé
                            sur électroencéphalographie quantitative (EEGq) produisait
                            des modulations plastiques dans le réseau de saillance et sur
                            la connectivité fonctionnelle du réseau en mode par défaut
                            chez des individus en bonne santé.

                            Dans cette étude, nous avons examiné si une seule séance
                            d’entraînement en neurofeedback visant à la réduction
                            volontaire de l’amplitude du rythme alpha (8–12 Hz) serait
                            liée aux différences dans les oscillations du réseau EEG, la
                            connectivité en IRM fonctionnelle (IRMf) et les mesures

Traduction               Institut neurosens     December 15, 2018

subjectives de l’état. anxiété et éveil chez un groupe de
personnes atteintes de SSPT.

Méthode

21 personnes atteintes de SSPT liées à la maltraitance dans
l'enfance ont reçu 30 minutes d’entraînement en
neurofeedback EEG, précédées et suivies par une IRMf à
l'état de repos.

Résultats

Le neurofeedback désynchronisant l’alpha a été associé à une
diminution de l’amplitude de l’alpha pendant l’entraînement,
suivie d’une augmentation significative («rebond») de la
synchronisation alpha à l’état de repos.

Ce rebond était lié au calme accru, à la connectivité accrue
du réseau de visibilité avec l'insula droite et à la connectivité
améliorée du réseau en mode par défaut avec le cingulaire
postérieur bilatéral, le gyrus frontal moyen droit et le cortex
préfrontal médial gauche.

Conclusion

Notre étude représente une première étape pour élucider les
mécanismes neuro-comportementaux potentiels médiant les
effets du traitement par neurofeedback sur les systèmes de
régulation du TSPT.

De plus, il documente pour la première fois un «rebond» EEG
spontané après neurofeedback, indiquant des mécanismes
homéostatiques / compensatoires opérant dans le cerveau.

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Traduction              Institut neurosens     December 15, 2018

INTRODUCTION

Le trouble de stress post-traumatique (SSPT) se caractérise
par des symptômes de revivification, d'évitement cognitif et
comportemental, d'engourdissement émotionnel et
d'hyperexcitation (1).

Plus généralement, les personnes atteintes de SSPT font
souvent face à des difficultés d'attention et de régulation de
l'excitation, de conscience émotionnelle / de soi et de
traitement social / émotionnel (2–6).

Les recherches confirment de plus en plus que les processus
susmentionnés dépendent fortement de l'intégrité
fonctionnelle et structurelle des réseaux de neurones à
grande échelle que l'on pense compromis en
psychopathologie (7–9).

Les études précédentes étaient axées sur le «réseau de
saillance» (SN), ancré dans l'insula antérieure et le cortex
cingulaire antérieur dorsal (dACC) (10), et sur le «réseau en
mode par défaut» (DMN), qui inclut le cortex cingulaire
postérieur (PCC) ), précuneus, cortex préfrontal médian
(mPFC) et cortex temporal latéral (11, 12).

Un grand nombre de ces mêmes nœuds de réseau (par
exemple, dACC, mPFC, insula, amygdala) sont impliqués
dans les circuits neuronaux du SSPT (13, 14).

En outre, des analyses de réseau utilisant l’imagerie par
résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) au repos (15, 16)
et diverses tâches cognitives et émotionnelles (17, 18) ont
révélé des altérations de la connectivité fonctionnelle du SN
et du DMN chez des patients atteints de SSPT.

Plus précisément, les patients atteints de SSPT avaient
précédemment présenté une altération de la connectivité SN
avec l'insula (18, 19), impliquée dans la détection de saillance
(10), la conscience interoceptive (20, 21) et la commutation
entre différents réseaux à grande échelle, pensé pour faciliter

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le transfert adaptatif entre les traitements cognitifs et
affectifs orientés de manière externe et interne (22, 23).

De plus, des études récentes suggèrent que le contrôle et la
régulation efficaces des informations relatives aux menaces,
également altérées chez les patients atteints de SSPT,
pourraient dépendre de l'intégrité des connexions
fonctionnelles au sein du SN (17, 24, 25).

En ce qui concerne le DMN, qui jouerait un rôle crucial dans
le traitement auto-référentiel et social / émotionnel (26, 27),
les patients atteints de SSPT avaient déjà montré une
connectivité réduite au DMN entre le cortex cingulaire
postérieur / précunéus et le cortex préfrontal médial ( 15, 16).
Ainsi, la recherche d’un moyen de modifier la connectivité du
réseau peut être une étape bénéfique dans l’amélioration des
déficits observés des patients atteints de SSPT dans les
fonctions susmentionnées.

L’entraînement en neurofeedback basé sur
l’électroencéphalographie (EEGq) est une approche
permettant de moduler de manière non invasive la
dynamique des réseaux cérébraux (28).

Alors que notre oscillations corticales spécifiques défient
normalement le contrôle volontaire en raison de notre
manque de conscience, le fait de fournir à quelqu'un des
informations en temps réel de leur EEG peut leur permettre
d'apprendre à influencer de manière fiable leur activité
neuronale.

Par exemple, des études antérieures ont montré que l’activité
dans la bande alpha pouvait être synchronisée et / ou
désynchronisée (augmentée et / ou diminuée) avec succès par
le biais du neurofeedback par les participants naïfs et que cela
pouvait être bénéfique dans le traitement des problèmes
d’anxiété et d’attention ( 29–32).

Le rythme alpha humain est défini comme étant des
oscillations électriques dans la plage de 8 à 12 Hz, exprimées
de manière plus évidente dans les régions postérieures
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pendant un état de veille au repos, les yeux fermés (33, 34).
L'adésynchronisation (réduction) du rythme alpha a
notamment été liée à l'attention dirigée et au traitement
cognitif (35).

De récentes études simultanées EEG-IRMf ont également
révélé des fluctuations spontanées de la puissance alpha de
l'EEG par des modifications du signal IRMf dépendant du
niveau d'oxygénation du sang (BOLD) dans les réseaux
cérébraux susmentionnés, supposées servir de médiateur
pour la détection de la saillance, l'attribution de l'attention et
le traitement autoréférentiel (36 –40).

Il est important de noter que nous avons récemment
démontré que la connectivité fonctionnelle du SN et du
DMN pouvait être modifiée plastiquement après une seule
session de neurofeedback par désynchronisation alpha (28).

Comparés à un groupe de commentaires fictifs, les
participants recevant des commentaires véridiques ont
montré une augmentation de la connectivité au sein du SN,
impliquant principalement le dACC, et une corrélation
positive entre les changements de l'état de repos du rythme
alpha et la connectivité du DMN.

Ces modifications plastiques de la connectivité ont été
détectées au cours d’une session IRMf tenue environ 30
minutes après la fin de l’entraînement.Objectifs de l'étude

Objectifs de l’étude

Sur la base de nos résultats chez des participants en bonne
santé, nous avons conçu une étude de validation de principe
pour évaluer l'impact du neurofeedback désynchronisant
l'alpha chez les patients atteints de SSPT lié à la maltraitance
dans l'enfance.

Notre objectif était d'étudier les éventuels changements à
court terme de la connectivité IRMf à l'état de repos au sein
du réseau de relance (SN) et du réseau en mode par défaut
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(DMN), ainsi que les modifications connexes des oscillations
du réseau EEG et les mesures subjectives d'anxiété et
d'excitation d'état à la suite d'un seul événement. session
d’entraînement en neurofeedback visant à la réduction
volontaire de l’amplitude du rythme alpha (8–12 Hz).

Nous proposons que l'examen des corrélats neuro-
comportementaux de l'amplitude alpha auto-régulée
représente une première étape pour élucider les mécanismes
neuro-comportementaux potentiellement médiateurs des
effets d'un traitement complet par neurofeedback dans le
SSPT.

Compte tenu des rapports récents reliant les oscillations
alpha à l’activité BOLD dans les réseaux cérébraux à grande
échelle (36–41) et des résultats antérieurs de changements de
connectivité liés au neurofeedback dans les réseaux SN et
DMN chez des participants en bonne santé (28), nous avions
prévu que la désynchronisation alpha serait associée à:
altérations plastiques de la connectivité DMN et SN dans un
groupe de personnes atteintes de SSPT liées à la maltraitance
des enfants.

Plus précisément, nous avons émis l’hypothèse de trouver des
différences entre les deux balayages IRMf dans les modèles
de connectivité du SN et du DMN avec des régions
cérébrales précédemment impliquées dans le SSPT, telles que
l’insula, le cortex préfrontal médial et le PCC / précunée, et
que leur ampleur les différences seraient liées aux
performances du participant au cours du neurofeedback.

Participants

L'étude a été approuvée par le comité d'éthique de la
recherche de l'université Western Ontario.

Nous avons inclus 21 participants (18 femmes; âge moyen =
39,86 ans, écart-type = 13,69 ans) qui répondaient tous aux
critères du DSM-IV (1) pour un diagnostic primaire d'ESPT.

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Tous les participants avaient subi des abus sexuels et / ou
physiques durant leur enfance.

Les diagnostics de l’axe I ont été évalués par un psychologue
qualifié à l’aide de l’entretien clinique structuré pour les
troubles de l’axe I du DSM-IV (42) et de l’échelle de stress
post-traumatique administrée par le clinicien (score seuil> 50)
(43).

Tous les participants ont ensuite rempli le questionnaire sur
les traumatismes chez l'enfant (44).

Les critères d'exclusion comprenaient le diagnostic à vie d'un
trouble psychotique, d'un trouble bipolaire, de troubles liés à
l'utilisation de substances au cours des six derniers mois,
d'antécédents de traumatisme à la tête, d'une maladie
médicale ou neurologique grave et de toute contre-indication
à l'IRM. Onze participants prenaient actuellement des
médicaments psychotropes, notamment le citalopram (2), la
fluoxétine (3), la sertraline (1), le clonazépam (3), le trazodone
(1), la zopiclone (1), la clozapine (1), la quétiapine (1), la
quétiapine (1) et la Cipralex ( 3) et la mirtazapine (1).

Les participants ont été recrutés au moyen d'annonces dans
la communauté et au sein du réseau de la santé à London, en
Ontario.

Après avoir reçu une description détaillée des procédures
expérimentales, tous les participants ont consenti par écrit à
participer à l’étude.

Les données démographiques et psychométriques sont
résumées dans le tableau 1.

Procédures expérimentales

Après une évaluation diagnostique détaillée réalisée un jour
différent, le protocole expérimental comprenait trois parties
séquentielles apparues au cours de la même visite: (1) examen

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IRM avant neurofeedback, (2) neurofeedback EEG et (3)
examen IRM après neurofeedback.

En incluant le temps nécessaire pour les instructions
détaillées et la configuration, l'expérience totale a duré
environ trois heures, avec environ 30 minutes entre les
sessions respectives d'IRM et de neurofeedback.

Immédiatement avant et après le neurofeedback, les
participants ont rempli l'inventaire d'état d'anxiété de
Spielberger (STAI) (45) et la liste de contrôle d'adjectifs
d'activation-désactivation de Thayer (32) afin de mesurer
l'anxiété et l'excitation de l'état.

Après l’entraînement en retour, nous avons également
demandé aux participants s’ils avaient le sentiment de
maîtriser le jeu du neurofeedback, quelle stratégie, le cas
échéant, ils trouvaient efficace pour gagner des points
pendant le match et comment l’expérience leur faisait
ressentir.

Contrairement à notre étude chez des individus en bonne
santé (28), nous avons décidé de ne pas inclure de procédure
de pseudo-feedback pour des raisons éthiques, afin de ne pas
augmenter les sentiments de frustration et d’échec souvent
ressentis par les patients souffrant d’ESPT (46).

De plus, certaines preuves (47) suggèrent qu'un apprentissage
efficace du contrôle volontaire des rythmes cérébraux peut
être compromis après avoir reçu de faux retours, ce qui rend
plus difficile de tirer des enseignements d'un retour réel à
l'avenir.

Sans moyen clair d'atténuer ce problème, nous avons choisi
une conception d'étude par sujet.

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Paradigme EEG neurofeedback

Nous avons utilisé le même protocole d’entraînement
neurofeedback EEG que celui décrit dans notre précédente
étude chez des participants en bonne santé (28).

En bref, la session EEG s'est déroulée à l'extérieur de la salle
d'IRM et consistait en une période de base de 3 minutes,
suivie de 30 minutes de neurofeedback et d'une autre base de
3 minutes immédiatement après l’entraînement.

Pendant la durée des enregistrements de base (sans
commentaires), il a été demandé aux participants de se
détendre les yeux ouverts, de s’abstenir de mouvements
oculaires excessifs et de regarder le mur blanc.

Au cours de la session de neurofeedback, les participants ont
tenté de supprimer l’amplitude en temps réel de l’alpha (8-12
Hz) enregistrée dans le cortex pariétal médian (électrode Pz).
Plutôt que de restituer le signal alpha global moyenné sur
plusieurs électrodes, ce qui pourrait conduire à un mélange
de la dynamique corticale locale, nous avons décidé de
restituer le signal enregistré à partir de Pz pour le contrôle du
neurofeedback (28).

Nous avons choisi cette électrode en raison de son
emplacement sur un des principaux nœuds du DMN, à savoir
le PCC / précuneus, dont les modifications du signal BOLD
ont été liées aux modulations du rythme alpha EEG (38, 39).

Tous les participants ont interagi avec un jeu "SpaceRace"
dans lequel ils recevaient un retour visuel continu sous la
forme d'un vaisseau spatial en mouvement et d'un graphique
à barres dynamiques dont la hauteur était inversement
proportionnelle aux fluctuations de l'amplitude alpha en
temps réel.

Les participants ont été informés que le vaisseau spatial irait
de l’avant chaque fois qu’il se trouverait «dans la zone» de son
activité cérébrale cible (c’est-à-dire un alpha inférieur au

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seuil) et s’arrêterait s’il était «hors de la zone» (c’est-à-dire
supérieur au seuil).

Le but de l’entraînement était d'utiliser les commentaires
reçus pendant le jeu pour apprendre à faire voyager le
vaisseau spatial dans l'espace.

Cependant, pour éviter que les caractéristiques de la
demande affectent les résultats de la formation, les
participants n’ont reçu d’instructions explicites ni de
stratégies mentales de l’expérimentateur sur la manière de
contrôler leur vaisseau spatial, ni du type de paramètre EEG
ou de la fréquence était récompensé.

De même, ni la lettre d’information ni le formulaire de
consentement éclairé ne contenaient d’indication des
hypothèses de comportement ni du paramètre / fréquence
spécifique d’EEG que les participants étaient censés régler.
Au lieu de cela, on leur a dit que notre groupe de recherche
souhaitait savoir si les personnes atteintes ou non du SSPT
pourraient apprendre à contrôler leur activité cérébrale et, le
cas échéant, comment y parvenir.

Aux fins de l’entraînement en neurofeedback en ligne, le
signal EEG a été filtré sur une bande passante à réponse
impulsionnelle infinie afin d’extraire l’alpha avec une taille de
période de 0,5 seconde.

Les participants ont été récompensés lors de la suppression
de leur amplitude alpha absolue. Pour chaque participant, le
seuil de récompense a été initialement défini de manière à ce
que leur amplitude alpha soit inférieure à la moyenne initiale
de 3 minutes environ 60% du temps (c’est-à-dire qu’ils
recevaient un retour négatif environ 40% du temps).

Pour s'assurer que tous les participants reçoivent des
fréquences de récompense comparables, nous avons réajusté
leurs seuils de récompense pour atteindre le ratio souhaité,
lorsqu'ils ont obtenu des taux de récompense
disproportionnés supérieurs (> 80%) ou inférieurs (

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Les réajustements ont ensuite été effectués au début de la
prochaine période d'entraînement sur la base de l'EEG des 30
secondes précédentes (Ros et al., 2012).

La session entière de neurofeedback a été divisée en périodes
d'entraînement de trois minutes avec une courte pause (10
secondes) après chaque période.

Pendant les pauses, leur score pour la période précédente
était affiché et les participants étaient invités à indiquer s'ils
souhaitaient continuer.

Enregistrement EEG et prétraitement

À l'aide d'un amplificateur Mitsar (Mitsar-201, CE0537,
Mitsar, Ltd.) et du logiciel WinEEG (version 2.84.44, Mitsar
Ltd.), un EEG normalisé à 19 canaux conforme au système
international 10-20 a été enregistré à un taux
d'échantillonnage. de 250 Hz, en utilisant un montage
référentiel à lobe lié.

Les filtres passe-bas et passe-haut ont été réglés à 0,5 et 40
Hz, respectivement, avec un filtre coupe-bande de 55 à 65 Hz.
L'EEG enregistré a été analysé hors ligne à l'aide d'un
montage de référence laplacien moyen pondéré.

L'élimination des artefacts a été réalisée par des procédures
d'inspection visuelle et de correction d'artefacts basées sur la
décomposition par analyse en composantes indépendantes
(ACI) et le filtrage spatial.

L'impédance sur tous les canaux était réduite à moins de 5
ohms.

Sur la base de nos hypothèses a priori, nous avons calculé les
amplitudes spectrales EEG hors ligne via la transformation
de Fourier à temps court par périodes de 4 secondes
(chevauchement de 50% avec la fenêtre de Hanning)
uniquement dans la bande de fréquence alpha (8-12 Hz).

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Pour tester si les participants avaient considérablement
réduit leur amplitude alpha absolue pendant le
neurofeedback par rapport à la première ligne de base
(preneurofeedback), des tests t appariés ont été conduits
entre les amplitudes alpha absolues moyennées sur la
première ligne de base et les amplitudes alpha absolues
moyennées sur toute la session de neurofeedback.

Ensuite, pour déterminer si les participants avaient modifié
plastiquement leur amplitude alpha absolue de la première à
la deuxième ligne de base (post-neurofeedback), des tests t
appariés ont été conduits entre les amplitudes alpha absolues
moyennées sur la première et la deuxième EEG de base,
respectivement.

Pour chaque participant , nous avons également normalisé les
valeurs de (dés) synchronisation alpha en estimant le
pourcentage de changement de signal en utilisant le rapport
entre l’amplitude alpha moyenne au cours du neurofeedback
et l’amplitude alpha moyenne au cours de la première ligne de
base (ci-après dénommé «changement alpha de formation»).
Cela a également été fait pour le rapport entre l’amplitude
alpha moyenne au cours de la deuxième ligne de base et
l’amplitude alpha moyenne au cours de la première ligne de
base, que l’on a appelé «changement alpha au repos».

Avec les changements d’amplitude alpha, les valeurs
normalisées supérieures à 0 indiquent donc une
augmentation relative en pourcentage de l’amplitude alpha,
tandis que les valeurs inférieures à 0 indiquent une
diminution en pourcentage.

Afin d’examiner plus avant la relation entre l’amplitude alpha
absolue pendant la référence 1, le «changement alpha
d’entraînement» et le «changement alpha au repos», nous
avons calculé individuellement les corrélations du moment du
produit de Pearson entre les deux scores de changement et
l’amplitude alpha absolue de la référence 1 à l’aide de SPSS.
Pour vérifier si les résultats de la corrélation seraient
qualitativement différents pour les modifications locales et
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globales de l'amplitude alpha, les indices de l'amplitude alpha
ont été dérivés tout d'abord de l'électrode de neurofeedback
(Pz) seule et, en second lieu, d'une moyenne pour les 19
électrodes (globales).

Paradigme IRMf

Les données d’imagerie ont été acquises à l’aide d’un scanner
Siemens Magnetom Verio 3 Tesla avec bobine de tête à réseau
de phase à 32 canaux.

Au cours de chaque séance d’IRM (avant et après
neurofeedback, respectivement), les participants ont été
soumis à une analyse anatomique pondérée en T1 de haute
résolution, suivie d’une analyse fonctionnelle à l’état de repos
de 6 minutes, pour laquelle ils avaient pour consigne de
fermer les yeux, de se détendre et de se détendre. et laisser
leur esprit vagabonder comme décrit précédemment par Fox
et al. (48) et Bluhm et al. (15).

Des images structurelles pondérées en T1 à haute résolution
ont été acquises à l'aide d'une séquence écho-gradient
d'acquisition rapide préparée par une aimantation 3D avec
TR = 2000 ms, TE = 4 ms, TI = 900 ms, angle de
retournement = 9 °, champ de vue = 256 mm × 256 mm,
résolution isotrope de 1 mm, 176 tranches, aucun intervalle,
accélération GRAPPA = 2.

Des images fonctionnelles pondérées en T2 pour l'ensemble
du cerveau ont été obtenues à l'aide d'une séquence
d'imagerie écho-plane à gradient avec TR = 3000 ms, TE = 20
ms angle de retournement = 90 °, champ de vision = 256 mm,
taille du voxel = 2 × 2 × 2 mm 3. L'échantillonnage a consisté en
60 tranches entrelacées d'épaisseur = 2 mm, sans intervalle
parallèle à la ligne de commissure antérieure - commissure
postérieure.

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Les quatre premières images de chaque série ont été
automatiquement rejetées pour minimiser les effets
d'équilibrage de T1.

Le prétraitement des images a été effectué dans SPM8 ()
selon les méthodes décrites précédemment (Ros et al., 2012).

En bref, les données d'imagerie ont été soumises à une
correction de synchronisation de tranche, à une correction de
mouvement, à une normalisation spatiale et à un lissage en
utilisant un filtre gaussien pleine largeur à 8 mm (FWHM) de
pleine largeur.

Les données ont été normalisées à l'aide de la segmentation
unifiée sur le pipeline d'images T1 (49), puis redimensionnées
en voxels isotropes de 3 mm dans l'espace de l'Institut de
neurologie de Montréal (MNI).

Analyse de connectivité IRMf

L'ACI spatiale du groupe (50) a été réalisée à l'aide de la boîte
à outils GIFT (v1.3i) dans Matlab 7.6 (Mathworks Inc., MA,
USA).

Afin de faciliter les comparaisons entre les sujets et les
sessions (51), nous avons mené une analyse ICA spatiale de
groupe sur tous les participants.

Nous avons ensuite saisi les données sur l’état de repos
prétraitées (120 volumes chacune) à partir de l’IRMf pré-
neurofeedback (session 1) et sur les données de l'IRMf post-
neurofeedback en session 2.

Nous avons utilisé l'algorithme Infomax et estimé 20
composantes indépendantes sur la base de notre étude
précédente chez des individus en bonne santé (28). En
utilisant ICASSO (52) tel qu’implémenté dans GIFT,
l’estimation ICA a été répétée 20 fois pour améliorer la
fiabilité des composants.

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Pris ensemble, cette procédure a abouti à un ensemble de
cartes spatiales agrégées de groupe (représentant les régions
du cerveau constituant un réseau / composant) et à
l'évolution chronologique correspondante du signal BOLD
évoluant dans le temps.

Pour chaque composant, des cartes spatiales et des
chronologies de sujet unique ont ensuite été reconstituées
pour chaque participant et converties en zscores, ce qui
indique la force de la contribution de chaque voxel à la
chronologie de la composante (50, 53). http: //mialab.mrn.org/

Pour identifier les composants correspondant au SN et au
DMN, toutes les cartes spatiales ont d'abord été inspectées
visuellement pour détecter la présence d'artefacts évidents,
tels que des arêtes, des ventricules et de la substance blanche.

Ensuite, nous avons utilisé la fonction de tri spatial dans
GIFT pour trouver les composants dont la configuration
spatiale montrait la plus forte corrélation avec deux masques
définis à priori du SN et du DMN, respectivement, dérivés
de notre étude précédente sur des participants en bonne
santé (28).

Les composants résultants ont été entrés dans des analyses de
second niveau dans SPM8 () pour examiner les différences de
force de la connectivité fonctionnelle régionale entre les
sessions. http: //www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/

Pour chaque réseau, une carte statistique a été créée en
entrant les cartes spatiales à sujet unique (regroupées sur
plusieurs sessions) dans un test t à échantillon unique basé
sur la méthode voxel.

Ce seuil a été fixé à q

Traduction              Institut neurosens    December 15, 2018

Ceci a été fait pour s'assurer que toutes les découvertes
seraient limitées aux régions du cerveau contribuant
réellement à la composante respective.

Compte tenu de la nouveauté de notre approche visant à
étudier les mécanismes du neurofeedback EEG dans le SSPT,
nous avons utilisé un seuil combiné d'intensité et de taille de
grappe de P

Traduction                Institut neurosens     December 15, 2018

changement de connectivité z-score individuelles des deux
réseaux.

Les résultats de toutes les analyses de régression multiple des
cartes de changement de connectivité à score z ont été
masqués avec le masque de réseau respectif et considérés
comme significatifs lors du dépassement des seuils
susmentionnés d'intensité et de taille de grappe (56, 57).

Pour les échelles présentant une différence significative dans
le test t apparié, nous avons également exécuté des
corrélations de Moment du produit de Pearson entre les
scores de changement individuel (T 2 - T 1) et les
"changements alpha de formation" et "les changements alpha
au repos", respectivement.

RÉSULTATS

Résultats subjectifs

L’analyse des rapports des participants a montré que la
majorité (17 sur 21) avait ressenti le sentiment de contrôler le
vaisseau spatial et que la session les avait laissés se sentir plus
détendus, plus calmes et plus lucides.

Huit participants ont également signalé une plus grande
fatigue; bien qu'une personne ait précisé que cette fatigue
était «comme ça… après le yoga».

Une personne a présenté une légère somnolence et trois
participants ont déclaré se sentir frustrés de ne pas pouvoir
faire bouger le vaisseau spatial. Interrogées sur les stratégies
employées pour faire bouger le vaisseau spatial (c’est-à-dire
obtenir une diminution de l’amplitude alpha), l’attention
(visuelle) ciblée figurait parmi les réponses les plus
fréquemment approuvées.

Enfin, un certain nombre de participants ont déclaré que le
fait de ressentir des émotions positives accélérait le

                                                                 17

Traduction              Institut neurosens     December 15, 2018

mouvement du vaisseau spatial, alors que les pensées et les
souvenirs liés aux traumatismes l’arrêtaient.

Notamment, les participants ont déclaré ne pas être
submergés par ces émotions / images d’une manière qu’ils
seraient normalement.

Au niveau du groupe, un test t apparié n'a pas montré de
différence significative avant et après des sentiments
subjectifs d'anxiété d'état telle qu'évaluée avec le STAI (P =
0,17).

Toutefois, une comparaison des sous-échelles de Thayer
entre les deux points temporels a révélé une augmentation
significative du calme (t = 2,72; df = 20; P

Traduction               Institut neurosens      December 15, 2018

Les analyses de régression ont montré que l’amplitude alpha
absolue au niveau de référence 1 prédit de manière
significative le «changement d’alpha d’entraînement» à la fois
au site de rétroaction Pz (r = 0,70, P

Traduction               Institut neurosens     December 15, 2018

Aucune région n'a présenté de diminution significative de la
connectivité fonctionnelle avec ce réseau après
neurofeedback.

Pour le DMN, un test t apparié a montré une connectivité
fonctionnelle considérablement accrue après neurofeedback
avec un cingulaire antérieur sous-sexuel bilatéral (sgACC;
MNI: −6, 30, −6; t = 4,47; k = 130) et un gyri frontal moyen
bilatéral (à gauche: MNI: -26, 64, 4; t = 4,07; k = 41; à droite:
MNI: 24, 50, -2; t = 3,70; k = 30) (figure 2b). Une diminution
significative de la connectivité fonctionnelle du DMN a été
constatée dans le gyrus temporal moyen droit (MNI: 52, -32,
-8; t = 4,30; k = 40) et dans le PCC (MNI: 12, -54, 24; t = 3,74;
k = 24).

Relation entre les changements d’amplitude alpha et
la connectivité du réseau

Réseau de saillance - Pour déterminer si les modifications
individuelles de la connectivité fonctionnelle dans le SN
étaient liées au changement de l'amplitude alpha d'un
participant au cours du neurofeedback, nous avons régressé
séparément le «changement alpha d'apprentissage» global et
le «changement alpha reposant» par rapport à la connectivité
z-score individuelle. changer les cartes du SN.

Comme on peut le voir au tableau 2, la «modification de
l’alpha d’entraînement» globale était négativement corrélée
aux modifications de connectivité du SN dans l’insula droite /
postérieure droite, ce qui a également été confirmé lors de
l’utilisation du «changement d’alpha de formation» à Pz.

En d’autres termes, plus les participants ont été en mesure de
réduire leur amplitude alpha lors du neurofeedback par
rapport à la première ligne de base, plus l’accroissement de leur
connectivité SN avec l’insula droite était important.

De plus, les changements dans le couplage de l’insula droite /
postérieure droite avec le reste du SN étaient positivement

                                                                20

Traduction              Institut neurosens    December 15, 2018

corrélés au "changement alpha au repos" global, indiquant
qu’un "rebond" alpha fort était associé à une augmentation
plus importante de la connectivité de l’insula SN.

En revanche, la «modification alpha au repos» globale était
négativement corrélée aux modifications de la connectivité
du SN avec le gyrus frontal supérieur droit, le gyrus
antérieur / médian, le gyrus temporal supérieur droit et le
dACC droit.

Pour ces régions du cerveau, la connectivité avec le reste du
SN a diminué avec l’augmentation du rebond alpha et vice
versa (Tableau 2).

Réseau en mode par défaut - Lorsque nous avons régressé
les indices de «changement d'alpha d'apprentissage» par
rapport aux cartes de changement de connectivité z-score
individuelles du DMN, nous avons observé une corrélation
positive entre le «changement d'alpha d'apprentissage» global
(ainsi que Pz) et la connectivité DMN à gauche. gyrus
angulaire et le putamen droit.

Les changements de connectivité du DMN dans le gyrus
frontal moyen droit et le précunéus gauche étaient
négativement corrélés au «changement alpha d’entraînement»
global et Pz. En revanche, les deux indices de «variation alpha
au repos» étaient positivement corrélés aux modifications de
la connectivité du DMN avec le CCP bilatéral et le gyrus
frontal moyen droit.

De plus, nous avons trouvé une corrélation positive pour le
mPFC gauche avec le ‘changement alpha au repos’ global
seulement. Une corrélation négative entre les changements
dans la connectivité DMN et le «changement alpha au repos»
a été révélée dans le gyrus post-central droit pour les valeurs
de changement global et Pz alpha (tableau 2).

                                                                21

Traduction                Institut neurosens     December 15, 2018

Relation entre le calme et les changements
d’amplitude alpha

Nous avons calculé les corrélations du moment du produit de
Pearson entre les scores individuels de changement pour
Calmness (T 2 - T 1), versus "changement alpha
d’entraînement" et "changement alpha au repos",
respectivement.

Ces analyses étaient non significatives (p = 0,91) pour le
«changement d'alpha d'apprentissage», mais ont révélé une
tendance à une corrélation significative entre les
changements de calme et le «changement d'alpha au repos»
en ce sens qu'une augmentation de l'amplitude de l'alpha du
premier au la deuxième EEG de base était liée à un calme
accru (global: r = 0,41, P = 0,07; Pz: r = 0,39, P = 0,08) après le
neurofeedback.

Relation entre le calme et les changements de
connectivité réseau

Nous avons également effectué une analyse de régression,
dans laquelle nous avons régressé les scores de changement
individuels pour Calmness (T 2 - T 1) par rapport aux cartes
de changement de connectivité z-score individuelles du SN et
du DMN, respectivement.

À notre seuil combiné au niveau des voxels et corrigé en
grappes, cette analyse a révélé qu’une augmentation du calme
était associée à une augmentation de la connectivité SN avec
une insula postérieure gauche (à gauche: MNI: −36, -20, 6; t =
5,54; k = 163), gyrus temporal supérieur gauche (MNI: -62, 2,
-2, t = 4,81; k = 23), gyrus temporal moyen gauche (MNI: -50,
-22, 12; t = 4,51; k = 91 ), gyrus frontal inférieur gauche (MNI:
−32, 28, −14; t = 4,35; k = 27) et gyrus frontal supérieur droit
(MNI: 28, 40, 44; t = 3,29; k = 22) (Figure 3)

Bien que légèrement inférieur à notre seuil d’étendue
prédéfini, un groupe situé dans l’insula postérieure droite

                                                                 22

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(MNI: 38, −6, 0; t = 3,95; k = 19) a également montré une plus
grande connectivité avec le SN avec un calme croissant.

En ce qui concerne le DMN (Figure 3), plus de calme était lié
à une augmentation de la connectivité du réseau avec le gyrus
frontal supérieur gauche (MNI: -18, 40, 36; t = 4,12; k = 43), un
PFC dorsomédial bilatéral (MNI: - 4, 54, 8; t = 3,97; k = 102)
et le gyrus frontal droit interne (MNI: 4, -22, 64; t = 3,83; k =
43). En revanche, une diminution de la connectivité DMN
avec un calme accru a été constatée pour le sgACC gauche
(MNI: -6, 24, -14; t = 4,30; k = 45), le gyrus temporal moyen
gauche (MNI: -60, -28, -10; t = 4,10; k = 40) et le claustrum
gauche (MNI: -28, 14, -14; t = 3,75; k = 40).

Analyses de covariables binaires avec le statut actuel
du médicament et la dépression concomitante

Afin de déterminer si l’utilisation des médicaments par les
participants avait influencé nos conclusions, nous avons
inclus l’état actuel des médicaments en tant que covariable
binaire (0 = absent, 1 = présent) dans tous les tests t et
analyses de régression appariés susmentionnés.

Cela n'a pas modifié les résultats au-delà des légères
variations du nombre de voxels par cluster.

De même, le fait de rechercher un diagnostic de dépression
actuelle ne change pas de manière significative les résultats de
connectivité SN et DMN.

DISCUSSION

Dans la présente étude, nous avons examiné si une seule
session de réduction volontaire de l'amplitude de l'EEG alpha
(8–12 Hz) pouvait induire un changement important de la
connectivité IRMf à l'état de repos au sein du réseau
principal (SN) et du réseau en mode par défaut (DMN). et si

                                                              23

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ces changements seraient liés aux modifications de l’EEG et
aux mesures subjectives du calme et de l’anxiété.

Les participants ont réussi à réduire leur amplitude alpha
moyenne pendant le neurofeedback par rapport à leur niveau
de base au repos.

Curieusement, cela a été suivi par une augmentation
significative (ou «rebond») de la synchronisation alpha au
repos immédiatement après le neurofeedback.

En examinant les résultats de l'IRMf à l'état de repos, une
comparaison de cartes de connectivité fonctionnelle a révélé
des différences significatives avant et après neurofeedback
dans le couplage fonctionnel entre le SN et le DMN, y
compris l'insula bilatérale médiane / postérieure gauche,
dACC, gyri temporal supérieur bilatéral, droit gyrus frontal
inférieur, sgACC, cortex pré-frontal interne et cingulaire
postérieur.

Ces résultats reproduisent en partie des résultats antérieurs
chez des individus en bonne santé qui ont subi le même
protocole de neurofeedback et ont montré une meilleure
connectivité avant et après le SN avec le dACC au cours
d'une tâche auditive inhabituelle (28).

Compte tenu de cette concordance et du fait que les sujets témoins de
l’étude fictive n’ont pas montré d’effets significatifs, il est plausible que
les augmentations observées de la connectivité SN dans le groupe
PTSD soient directement liées à l’intervention de neurofeedback et à
la modulation de l’activité alpha.

Cette interprétation est encore renforcée par la corrélation
négative observée entre une plus grande connectivité dACC
post-neurofeedback et une synchronisation alpha au repos, en
accord avec nos découvertes précédentes (28).

Il est toutefois intéressant de noter que les changements
d’amplitude alpha au cours de la formation ne prédisaient pas
de la même manière les variations de l’amplitude alpha au
repos avant et après l’entraînement.

                                                                         24

Traduction                Institut neurosens       December 15, 2018

En fait, une désynchronisation alpha plus importante
(atténuation) au cours du neurofeedback était associée à une
amplitude alpha inférieure de l'état de repos chez les
individus sains avant et après le neurofeedback, alors qu'elle
était associée à un «rebond» alpha plus fort (à savoir une
augmentation de la amplitude après suppression du rythme
alpha pendant l’entraînement) chez les patients atteints de
SSPT.

De tels phénomènes de rebond homéostatique ont déjà été
observés dans des études d'exercice physique et de
stimulation cérébrale non invasive (59, 60).

De même, une désynchronisation alpha et / ou bêta induite
par des actes moteurs (exécutée, observée ou imaginée) suivie
de rebonds de puissance alpha et / ou bêta (61). Il est
intéressant de noter que l’augmentation observée des
amplitudes alpha de référence avant et après le
neurofeedback peut être liée aux augmentations signalées de
calme et de relaxation suite au neurofeedback visant à
augmenter directement les rythmes alpha (29, 47).

Étant donné que la puissance alpha de base était auparavant
associée aux mesures de trait ainsi qu’à l’anxiété de l’état (62,
63), il est également concevable que la différence observée
entre les niveaux d’alpha post-formation entre les personnes
atteintes de SSPT et les participants sains puisse être liée. à
différents niveaux d'anxiété.

Ce mécanisme est directement corroboré dans nos données
par une corrélation intra-individuelle de r = 0,4 (p = 0,07)
entre les changements alpha post-entraînement et
l'augmentation du calme.

Dans le SSPT, l’effet positif d’une synchronisation alpha au repos
accrue est directement conforme au bénéfice thérapeutique de
l’entraînement du neurofeedback alpha-thêta chez les vétérans du
combat, initié par Peniston et Kulkosky (64–67).

L’hypothèse la plus intrigante est que cela pourrait être dû à
une ‘renormalisation’ des oscillations du réseau, étayée par
                                                                    25

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des découvertes de puissance alpha anormalement réduite
dans le SSPT (68).

Bien que toute interprétation de ces résultats doive rester
spéculative, nous suggérons que l'augmentation de
l'amplitude alpha au repos avant l'entraînement puisse
refléter une inhibition et une diminution de l'excitation du
cortex cérébral (69).

D'autre part, des changements dans les oscillations corticales
peuvent également décaler les connectivités du réseau.

Conformément aux recherches précédentes, la
synchronisation alpha au repos était positivement corrélée à
la connectivité insula (70).

Ainsi, plus l’alpha «rebond» après le neurofeedback est élevé
chez les patients atteints de SSPT, plus l’augmentation
observée de la connectivité SN avec l’insula droite et plus
faible est l’augmentation de la connectivité SN avec le dACC.

Le mécanisme de rebond proposé est étayé par le fait que la
diminution de l’amplitude alpha au cours du neurofeedback
prédit de manière significative une plus grande connectivité
pré-après-neurofeedback avec l’insula droite.

D'autre part, la corrélation négative entre la connectivité
dACC et la synchronisation alpha au repos est cohérente
avec les fonctions proposées de cette région cérébrale dans la
modulation de l'attention / vigilance et les corrélats
neurocomportementaux de l'activité alpha (28).

Plus précisément, la dACC a été impliquée dans la médiation
du contrôle cognitif (71), de l'attention sélective (72) et de
l'excitation émotionnelle (73), qui ont également été liées à
des variations du rythme alpha (36, 40, 74).

Il a été rapporté que la désynchronisation du rythme alpha
reflétait un état d’attention visuelle orientée vers l’extérieur
(35), tandis que sa synchronisation était associée à une
attention plus dirigée vers l’intérieur et à une inhibition du
cortex sensoriel (69, 75).
                                                                   26

Traduction              Institut neurosens    December 15, 2018

Etant donné les fonctions proposées du cortex insulaire, de
futures études utilisant des mesures comportementales
supplémentaires devraient déterminer si la synchronisation
du rythme alpha et les augmentations observées de la
connectivité à l'insula et des sentiments subjectifs de calme
sont liés à une meilleure prise de conscience interoceptive /
émotionnelle, à une auto-réflexion et / ou ou une régulation
améliorée des états affectifs chez les patients atteints de
SSPT (20, 21, 76).

En ce qui concerne le DMN, nous avons reproduit les résultats
précédents d’une relation positive entre les modifications de
la synchronisation alpha et la connectivité / activité
fonctionnelle (28, 32, 38, 39).

De plus, les participants ont mis en évidence une
connectivité DMN accrue avant et après neurofeedback avec
le sgACC bilatéral et le gyri frontal moyen, ainsi qu'une
diminution avant-après du couplage avec le gyrus temporal
moyen droit et le PCC.

Ces régions du cerveau font partie des circuits neuronaux
servant au traitement des stimuli pertinents pour soi (77–80)
et à leur évaluation émotionnelle subjective (81, 82).

Sur la base de résultats antérieurs de réduction de la
connectivité DMN chez les patients atteints de SSPT (15, 16)
et du rôle proposé des régions cérébrales préfrontales dans
l’autoréflexion et la régulation des émotions (83, 84), nous
supposons que les augmentations observées du couplage
DMN pourraient représenter un glissement vers
renforcement des capacités de réflexion et d'autorégulation
(85, 86).

Une augmentation du calme mesurée par l’échelle de Thayer
prédit une diminution de la connectivité avec le sgACC,
d’une part, et un couplage plus important avec le PFC
dorsomédial et le gyrus frontal supérieur, de l’autre.

                                                                27

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À première vue, cette corrélation négative entre le calme
post-neurofeedback et la connectivité DMN avec le sgACC
peut sembler contredire l’effet précédemment rapporté sur le
groupe de l’augmentation de la connectivité DMN avec cette
région cérébrale, comme le révèle le test t apparié.

Etant donné que le sgACC a été impliqué dans une
dépression majeure et une rumination excessive (87–89), nous
supposons qu'un calme accru après neurofeedback peut être
associé à une auto-évaluation moins négative (82) induite par
une connectivité réduite avec le sgACC, d'une part , et une
auto-réflexion accrue induite par un recrutement
supplémentaire du PFC dorsomedial (et insula) (21, 85), de
l’autre.

En d'autres termes, bien que le résultat du test t associé à une
connectivité sgACC améliorée puisse refléter une
augmentation de la capacité générale du cerveau à s'engager
dans la réflexion de soi et la régulation de ses émotions (90),
le contenu de telles réflexions peut en réalité être moins
négatif. avec un calme croissant.

Plusieurs limites de notre étude méritent d’être
signalées.

Premièrement, comme notre protocole de
neurofeedback a récemment été validé dans le cadre
d’une étude randomisée et contrôlée contre placebo
chez des individus en bonne santé, nous avons décidé de
ne pas inclure de procédure de rétroaction fictive dans
l’étude en cours sur les patients atteints de SSPT, car nous ne
voulions pas augmenter les sentiments de frustration et échec
et / ou entravent les chances des participants d’acquérir des
connaissances réelles à l’avenir (47).

Cependant, étant donné l’absence de comparaison entre les
groupes de sujets (par exemple, un groupe témoin sain et / ou
un autre groupe de patients) ainsi qu’une condition de
comparaison intra-sujet (comme un entraînement de
l’attention ou une tâche de méditation), nous ne pouvons pas

                                                              28